一 Akka学习 - actor
(引用 http://shiyanjun.cn/archives/1168.html)
一： 什么是Akka？
Akka是JAVA虚拟机JVM平台上构建高并发、分布式和容错应用的工具包和运行时,是一个框架。Akka用Scala语言写成，同时提供了Scala和JAVA的开发接口。
Akka处理并发的方法基于Actor模型。在Akka里，Actor之间通信的唯一机制就是消息传递。
二： 什么是Actor？
维基百科这样定义Actor模型：
在计算科学领域，Actor模型是一个并行计算（Concurrent Computation）模型，它把actor作为并行计算的基本元素来对待：为响应一个接收到的消息，一个actor能够自己做出一些决策，如创建更多的actor，或发送更多的消息，或者确定如何去响应接收到的下一个消息。
Actor是Akka中最核心的概念，它是一个封装了状态和行为的对象，Actor之间可以通过交换消息的方式进行通信，每个Actor都有自己的收件箱（Mailbox）。
通过Actor能够简化锁及线程管理，可以非常容易地开发出正确地并发程序和并行系统，Actor具有如下特性：
- 提供了一种高级抽象，能够简化在并发（Concurrency）/并行（Parallelism）应用场景下的编程开发
- 提供了异步非阻塞的、高性能的事件驱动编程模型
- 超级轻量级事件处理（每GB堆内存几百万Actor）
actorOf：除了/system路径下面的Actor外，一个Actor初始时路径为空，调用ActorSystem的actorOf方法创建一个Actor实例，返回一个引用ActorRef，它包括一个UID和一个Path，标识了一个Actor，可以通过该引用向该Actor实例发送消息。
ActorSystem：在Akka中，一个ActorSystem是一个重量级的结构，他需要分配多个线程，所以在实际应用中，按照逻辑划分的每个应用对应一个ActorSystem实例。
Supervisor：ActorSystem是具有分层结构（Hierarchical Structure）的：一个Actor能够管理（Oversee）某个特定的函数，他可能希望将一个task分解为更小的多个子task，这样它就需要创建多个子Actor（Child Actors），并监督这些子Actor处理任务的进度等详细情况，实际上这个Actor创建了一个Supervisor来监督管理子Actor执行拆分后的多个子task，如果一个子Actor执行子task失败，那么就要向Supervisor发送一个消息说明处理子task失败。需要知道的是，一个Actor能且仅能有一个Supervisor，就是创建它的那个Actor。基于被监控任务的性质和失败的性质，一个Supervisor可以选择执行如下操作选择：
- 重新开始（Resume）一个子Actor，保持它内部的状态。
- 重启一个子Actor，清除它内部的状态。
- 终止一个子Actor。
- 扩大失败的影响，从而使这个子Actor失败。
将一个Actor以一个监督层次结构视图来看是非常重要的，因为它诠释了上面第4种操作选择的存在性，而且对前3种操作选择也有影响：重新开始（Resume）一个Actor，则该Actor的所有子Actor都继续工作；重启一个Actor，则该Actor的所有子Actor都被重新启动；终止一个Actor，则该Actor的所有子Actor都被终止。另外，一个Actor的preRestart方法的默认行为是终止所有子Actor，如果我们不想这样，可以在继承Actor的实现中重写preRestart方法的逻辑。
TypedActor：？？
Cluster：
Akka Cluster提供了一个容错（Fault-Tolerant）、去中心化（Decentralized）、基于P2P的集群服务，而且不会出现单点故障（SPOF， Single Point Of Failure）。Akka基于Gossip实现集群服务，而且支持服务自动失败检测。
关于Gossip协议的说明，维基百科说明如下所示：
Gossip协议是点对点（Computer-to-Computer）通信协议的一种，它受社交网络中的流言传播的特点所启发。现在分布式系统常常使用Gossip协议来解决其他方式所无法解决的问题，或者是由于底层网络的超大特殊结构，或者是因为Gossip方案是解决这类问题最有效的一种方式。
一个Akka集群由一组成员节点组成，每个成员节点通过hostname:port:uid来唯一标识，并且每个成员节点之间是解耦合的（Decoupled）。一个Akka应用程序是一个分布式应用程序，它具有一个Actor的集合S，而每个节点上可以启动这个Akka应用S的集合的的一部分Actor，而不必是全集S。如果一个新的成员节点需要加入到Akka集群，只需要在集群中任意一个成员节点上执行Join命令即可。
Akka集群中各个成员节点之间的状态关系，如下图所示：
Akka集群中任何一个成员节点都有可能成为集群的Leader，这是基于Gossip收敛（Convergence）过程得到的确定性结果，没有经过选举的过程。Leader只是一种角色，在各轮Gossip收敛过程中Leader是不断变化的。Leader的职责是使成员节点进入/离开集群。
一个成员节点开始于joining状态，一旦所有其节点都看到了该新加入Akka集群的节点，则Leader会设置这个节点的状态为up。
如果一个节点安全离开Akka集群，可预期地它的状态会变为leaving状态，当Leader看到该节点为leaving状态，会将其状态修改为exiting，然后当所有节点看到该节点状态为exiting，则Leader将该节点移除，状态修改为removed状态。
如果一个节点处于unreachable状态，基于Gossip协议Leader是无法执行任何操作收敛（Convergence）到该节点的，所以unreachable状态的节点的状态是必须被改变的，它必须变成reachable状态或者down状态。如果该节点想再次加入到Akka集群，它必须需要重新启动，并且重新加入集群（经由joining状态）。
Persistence：Akka的持久性能够使得有状态的Actor实例保存它的内部状态，在Actor重启后能够更快的进行恢复。需要强调的是，持久化的仅仅是Actor的内部状态，而不是Actor当前的状态，Actor内部状态的变化会被一追加的方式存到到指定的存储中，一旦追加完成存储状态，这些数据就不会被更新。有状态的Actor通过重放（Replay）持久化的状态来快速恢复，重建内部状态。
Akka适用场景
Akka适用场景非常广泛，这里根据一些已有的使用案例来总结一下，Akka能够在哪些应用场景下投入生产环境：
- 事务处理（Transaction Processing） 在线游戏系统、金融/银行系统、交易系统、投注系统、社交媒体系统、电信服务系统。
- 后端服务（Service Backend） 任何行业的任何类型的应用都可以使用，比如提供REST、SOAP等风格的服务，类似于一个服务总线，Akka支持纵向&横向扩展，以及容错/高可用（HA）的特性。
- 并行计算（Concurrency/Parallelism） 任何具有并发/并行计算需求的行业，基于JVM的应用都可以使用，如使用编程语言Scala、Java、Groovy、JRuby开发。
- 仿真
Master/Slave架构风格的计算系统、计算网格系统、MapReduce系统。
- 通信Hub（Communications Hub）电信系统、Web媒体系统、手机媒体系统。
- 复杂事件流处理（Complex Event Stream Processing）Akka本身提供的Actor就适合处理基于事件驱动的应用，所以可以更加容易处理具有复杂事件流的应用。
其它特性
Akka还支持很多其它特性，如下所示：
- 支持Future，可以同步或异步地获取发送消息的结果
- 支持基于事件的Dispatcher，将多个Actor与一个线程池绑定
- 支持消息路由，可以提供不同的消息路由策略，如Akka支持如下策略：RoundRobinRoutingLogic、RandomRoutingLogic、SmallestMailboxRoutingLogic、BroadcastRoutingLogic、ScatterGatherFirstCompletedRoutingLogic、TailChoppingRoutingLogic、ConsistentHashingRoutingLogic
- 支持FSM，提供基于事件的状态转移
